人工智能常识【汇编20篇】

操作方法

高级咨询机器人，这相当于是一个高级的医生，我们只需要一个电话，就能向其咨询到自己想要内容。我们能更快，更方便的获取到医疗方面的知识。

可以提升患者就诊体验，现在就诊前要排队预约，就诊时也要排队等候，就拿就诊后拿药也都要排半天队。人工智能的到来，可以为我们合理的安排这些，轻易就可以得到最优的顺序，大大提升了就诊体验。

精准医疗。

人工智能的到来，将会使遗传学和基因组学得到更好的发展，从而有助于个性化医疗，即基于病人自身具体条件，给出特定的，个性化的，更有针对性的治疗方案，也将会得到更好的治疗效果。

医学影像

人工智能的发展当然也会使医学影像技术愈发成熟。到时疾病的检测将会更快速，更正确。也能更早的发现潜在的疾病，对于难诊治的疾病提供了更好的治疗时间。

人工智能时代女性角色的变化:适应时代的需要

随着人工智能进入我们生活的各个领域，越来越多的人开始关注人工智能的发展，但是很少有人关注即将到来的人工智能时代的白人偏见和父权制。

研究表明，与男性相比，女性对创新的怀疑和厌恶程度要高得多。这种对技术创新的恐惧实际上与女性在社会发展中经常被用作人工智能的替代品这一事实直接相关。因此，我们可以看到大量的模仿女性机器人和女性语音助手。

如果未来的许多工作是自动化的，机器人成为日常生活的一部分，那么最好确保算法对大多数人都是公平有效的，不管对方是美国黑人还是中国人。

到目前为止，85%参与机器学习的人是男性，所以考虑到程序员可能会在程序中反映他们自己的道德价值观，我们最终可能会进入一个由特权价值观主导的机器人主导的世界。

根据这一逻辑，很有可能会有这样一个未来:自动驾驶汽车和自动司法系统因为有偏见的道德原则而偏爱一种人而不喜欢另一种人。这个世界可能充满了人工智能性玩偶和迷人的女性人工智能助手，但由于大量工作的自动化和家庭价值观的淡化，真正的女性反而变得无关紧要。

这听起来是一件非常可怕的事情，但它绝对不是人类的目标。人工智能中应该存在种族歧视还是性别歧视？技术本身会有偏见吗？

世界经济论坛表达了这样的观点，因为妇女更多地从事容易被自动化取代的工作。例如，73%的商店收银员是女性，97%的收银员可能会因为自动化的普及而失业。

然而，统计数据倾向于立即自动化，数据量仍然有限。从自动化的角度来看，更多男性主导的职业，如建筑工人、卡车司机和出租车司机，将在未来受到影响。

我们应该关注的第一个话题不是哪些工作将被自动化取代，而是哪些工作和技能的相关性和需求将会增加。在这里，女性的长期前景比以往任何时候都更加光明。

同理心、倾听、多任务、直觉、协作和耐心都是在自动化时代特别有价值的重要品质，而创造力、同情心和协作将是机器时代最重要的三个品质。

从自然和文化的角度来看，女性更有可能从自动化过程中受益。女性天生的同理心和合作精神使她们在复杂的后工业时代处于有利地位。让我们分析这三个最重要的特征:

创造力:尽管计算机已经能够通过模型识别和相似性分析创造出独特的音乐和艺术作品，但很难享受情商和激情，这两种情感模型驱使人类创造出杰作。随着越来越多的妇女在学术和管理领域任职，她们将有平等的机会和创新的渠道。当然，科学技术将使人们找到新的自我表达方式，加快创新进程。

同情:根据英国国家统计数据，女性目前在护理和休闲职业中占主导地位，这两种职业都需要同情心和设身处地为他人着想的能力。2015年，约66%的护理人员是女性。

随着人口老龄化的加速，女性将变得越来越重要，越来越多的女性倾向于成为高级护士和心理学家。根据英国《每日电讯报》的一项研究，女性成为看护者的可能性是男性的两倍，这意味着女性在从事与同情相关的工作时更自然。富有同情心的人在心理学、教师、理疗师、社会工作者、健康教练、英国专家以及许多其他短期内不太可能分配给机器人的工作方面将拥有更大的就业市场。

合作:合作是人类固有的品质。人类发明了语言和信任系统，使大量的人能够为了同一个目标而一起工作，而不是动物之间的部落和种族因素。一般来说，男性更有竞争力，更关心赢得竞争，而女性更倾向于寻求互利与和平的解决方案。女性创造安全环境的自然生理倾向可以促使她们在政治和国际关系中发挥更重要的作用。

就职业而言，男人倾向于高估自己的能力并武断行事。另一方面，女性淡化自己的技能，向同龄人寻求帮助。在一个竞争激烈、在线学习和团队作战技能匮乏的时代，合作被证明更加有效。

21世纪，人类生存面临更多挑战。五种灭绝、空气污染、白色垃圾泛滥、气候变化、耐药和抗抗生素超级细菌的出现需要人类的共同努力。我们比以往任何时候都更需要同情、创新和合作。

在新的科技时代，男人和女人都需要更加突出我们之所以是人类的独特特征，这样我们才能在新的科技竞争中立于不败之地。

作者:人工智能时代女性角色的变化:更适应时代的需要

照片:ThisCatDoesNotExist.com

当你登录到ThisPersonDoesNotExist.com的网站，点击刷新按钮，网站将显示一个人工智能生成的新面孔。

这是一种趋势，ThisAirbnbDoesNotExist.com或ThisWaifuDoesNotExist.net也是如此。

现在有一个叫ThisCatDoesNotExist.com的网站(猫不存在)。它背后的人工智能会产生一个令人毛骨悚然的“猫”图片，但它总是忍不住要读它。

在所有这些网站的背后是英伟达的一代对抗网络，这是一种被称为StyleGAN的机器学习算法，它可以使用数百个现有的图像来学习如何画人脸、猫甚至其他任何东西。

ThisCatDoesNotExist.com不是与这项技术相关的最受欢迎的网站群，也不是最典型的例子。但是它的猫看起来像车祸现场，成千上万的猫和它们的主人的图片和文字模因被混淆了，这很奇怪。

我们拍的一些照片非常复杂。

这些无辜的小猫做错了什么吗？

遗憾的是，这种算法不能分离人脸。

Avida的研究人员已经使用这种算法制作出完全看不见的人脸图像。只要现实世界中的猫没有受到伤害，人们使用开源代码在互联网上玩一些有趣的东西是无害的。

蝌蚪工作人员从sciencealert编译，翻译狗Gege，转载必须授权。

操作方法

人工智能可以完成考试的阅卷工作，比如现在的英语听力考试，大量的都是采用人工在完成阅卷，耗费大量人力资源

并且通过人工智能进行的阅卷不会因为疲倦等人为因素导致阅卷过程的不公平、错误等现象的出现

人工智能可以实现教育的因材施教的理念，通过终端把每一个孩子的特点，容易在学习上犯的错误归纳总结出最合适每个孩子的专属学习方案

人工智能可以让贫困边远山区的孩子公平的享受教育资源，在乡村也能够接受好的教育

5月12日，斯蒂芬·霍金警告所有人，计算机智能将在100年内超越人类。世界著名的宇宙学家和剑桥博士在伦敦2015年时代精神会议上说:“在未来100年的某个时候，计算机人工智能将超越人类。当这一切发生时，我们必须确保计算机的目标与人类的目标一致。”

霍金和埃隆·马斯克今年早些时候签署了一封公开信，警告人类人工智能的发展可能会失控。霍金还说:“我们的未来是日益强大的技术和我们目前使用的智慧之间的竞赛。”

霍金说，从短期来看，每个人都担心谁会控制人工智能，但从长远来看，人们担心的将是人工智能是否能被人类完全控制。

如果要定义人工智能，它是由机器或软件显示的智能。人工智能可能会对世界产生深远的影响。世界上的科技巨头，如谷歌和脸书，一直在追求人工智能。我们离人工智能技术不远，从我们每天都可以使用的Siri，到高度依赖人工智能的谷歌无人驾驶汽车。英国《金融时报》报道称，目前硅谷有150多家初创企业研究人工智能。

霍金认为，为了确保人工智能的发展不会超越人类的控制，这一领域的科学家和研究人员应该在人工智能领域的成就的基础上相互合作，安全地相互交流。

去年12月，霍金告诉英国广播公司:“完全人工智能的发展将终结全人类。人类的发展受制于缓慢的生物进化，人类无法与人工智能相比，将被取代。”

在去年接受《连线》采访时，霍金说如果他想上大银幕，理想的电影角色应该是007系列中的邦德女郎。他说电脑生成的轮椅声音非常适合邦德女郎的角色。

武汉理工大学是首批列入国家“211工程”重点建设的教育部直属全国重点大学，首批列入国家“双一流计划”建设高校，教育部和交通运输部、国家国防科技工业局共建高校。武汉理工大学计算机科学与技术学院经过多年建设，形成了从本科到博士研究生教育的完整培养体系。学院拥有“计算机科学与技术”（国家卓越工程师计划）、“软件工程”（国家卓越工程师计划、湖北省支柱产业专业、湖北省综合试点改革计划）、“物联网工程”（国家级特色专业、国家战略新兴产业专业）、“数据科学与大数据技术”、“人工智能”五个本科专业。

武汉理工大学人工智能专业介绍：在教育部公布《2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》公告中，武汉理工大学申报的“智能制造工程”、“人工智能”两个本科专业获准设置。其中，人工智能为新设专业，武汉理工大学为全国首批设置人工智能本科专业的35所高校之一。人工智能专业培养具有良好人文社会科学素养、社会责任感、工程职业道德、国际视野和工程实践学习经历，具有人工智能领域的科学思维、数理知识，系统地掌握本专业理论、方法、技术及应用知识，具备人工智能科学研究、技术开发和创新创业等能力，掌握从事人工智能领域相关工作所需的相关科学知识和管理知识的高素质人才。专业核心课程包括数学类核心课程、计算机类核心课程和人工智能核心课程等，特色课程包括智能规划，数据挖掘，博弈论，大数据可视分析，类脑计算，三维视觉，智能汽车互联技术虚拟现实，智能船舶，智能交通系统，生物信息学等。

人工智能专业设置在计算机科学与技术学院。这是继新增数据科学与大数据技术专业后，该学院的又一新增专业。学院全面实施“卓越人才培养工程”，是学校首批“三项教育”示范项目学院和就业工作“起航计划”试点学院，并已经与华为、中软国际、上海普元、东华软件等大型企业共建了实验实训基地。人工智能专业依托所在的计算机科学与技术学院，学院已与众多大型企业共建实验实训基地，与市场联系密切，学生们不仅可以学到专业理论，更以市场需求为导向，理论与实践相结合，在校期间便可与企业对接、实习。

2030年，世界上将会有8亿人的工作岗位被人工智能替代

这是全世界最牛逼的老牌咨询公司麦肯锡分析报告中的数据。人工智能抢走人的饭碗，首先将会从发达国家开始，美国、日本、德国预计会有25%的工作会由机器人接手；对于中国，人工智能将占领16%左右的工作机会。其中，人口大国印度，也会有9%左右的工作，被人工智能取代。

不用等到2030年，就在现在的每一刻，人工智能替代人类正在进行中......

在深圳的一家精密技术有限公司。过去这家工厂的正常运转需要650名员工的辛勤劳作，但现在60条机器人手臂昼夜不停的工作在10条生产线上。这家正在转型的工厂只剩下60人，不久以前，工厂实现了用机器取代90%的人力资源，从而提高了250%的生产效率、降低了80%的缺陷率。

在人口老龄化严重的日本，年轻劳动力短缺，越来越多的工厂无人可招，甚至制造机器人的工厂，也只能用机器人组装机器人。日本政府已经在测试无人驾驶出租车，希望能够在2022年奥运会的时候，实现“无人驾驶”出租车的全面商业化，为奥运服务。

“无人驾驶”商业化的那天，出租车司机也将会逐渐退出历史的舞台。

人工智能已经渗透到很多行业，包括教育系统。

2018年4月10日，教育部网站发布了关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知。《行动计划》提出，未来将形成“人工智能+X”的复合专业培养新模式。《行动计划》还对中小学、高校等多层次教育体系提出要求，未来将在中小学阶段引入人工智能普及教育。

上次这种让中小学阶段普及“先进技术”的口号，还是那句“计算机普及要从娃娃抓起”。

更不用说，在17、18年这种资本寒冬中还蹭蹭往外冒的“人工智能+教育”公司了。

但人工智能在未来真的能让教师下岗？我们真的放心的将教育人类后代的任务交到机器人手中吗？

答案是否定的。

“人工智能+教育”之所以能够快速的应用到教育市场。其根本在于，当前的教育系统以信息为基础，我们总是想方设法的给学生灌输信息，教育和政治方面的掌权者总是左右着各种信息的讨论……哪些信息重要，哪些信息不重要，并以此作为教育的标尺。

而人工智能的优势就在于获取信息，处理信息，输出信息。这和当前的教育系统不谋而合。这也是目前的人工智能的局限，无论是图像识别、语音识别，还是大数据和云计算，都处于处理分析数据，提供数据的阶段。

虽然目前教育是以信息为基础，但教育的高级目的不在于教导学生获取更多的知识，而是引导学生产生创造和创新的兴趣。

而学生在学校受教育，不仅仅是接受知识。教师的人格魅力，做事风格，都会影响到学生的成长。

对于某些幸运儿来说，遇到一个人格魅力爆棚的教师，是人生一大财富。

即使有一天，人工智能发展到有感情的那一步，能和人类教师一样去感染学生，但其本质上的缺陷，也让其能够成为一个优秀的教师产生怀疑。

“狗眼看人低的”人工智能会放大偏见

《夏洛特烦恼》中的王老师是一个“狗眼看人分等级”的势利眼，对学生的评价来自于学生给自己送的东西，给自己送电视的记着，送挂历的记不得，称大春为大傻，夏洛特为二傻，对待学生充满了偏见。

而人工智能，会产生和放大偏见。

任何学习系统，输出的讯息取决于其输入的数据。

我们潜意识里认为人工智能能够做到公正，是因为其庞大的训练集能够做到面面俱到，压倒偏见。但如果训练集的是倾斜的，那么最终的结果也将带有偏见。而且训练数据集带来的倾斜，是永久性的。

明显的例子就是受到学术界声讨的斯坦福的“看脸识性取向”系统和上海交大的“看脸识罪犯”系统。

尽管有些系统通过自我学习进化，但大多数系统都是通过与人类的交互来学习。于是系统的偏见随着交互用户所带的偏见产生。

举个例子，之前在魅族的公众号里回复詹姆斯，其后台的人工智能自动回复“詹猩猩”。

这一回复激起了国内詹姆斯球迷的不满，魅族紧急屏蔽掉词条，向球迷致歉。

而小米的小爱音响，在用户提问“同性恋”时，其对同性恋人群的评价是“心理极其扭曲”。

魅族公众号和小爱同学的偏见都是从和用户的交互中学习而来。

这种偏见还会放大。

例如，你在网上购买洗发液，再次进入网站，系统会向你推荐各种洗发液。

你又不喝洗发液，也不开理发店，你已经买了，为什么还要铺天盖地的推荐洗发液给你。

人工智能的算法，放大了你对洗发液的需求。

那么一个容易产生偏见的老师，一个会放大偏见的老师，能是一个好老师吗？

AI技术掌握在一小部分人手中

虽然AI技术已经渗透到了各行各业，但实际上AI技术，掌握在一小部分的人手里。

说白了，就掌握在美国湾区、纽约的白人手中，掌握在北上广那些科技公司的少数人手中。

根据领英发布的《全球AI领域人才分布报告》中显示，全球人工智能行业的人才总计有150万，其中美国就有85万，占有了总人口的5成以上。而中国人工智能的人才，“逾5万”，排在全球第7。

中国较大的人工智能公司中，事实上有一半是美国公司，43.9%的中国人工智能人才来自美国，他们中的许多人是从美国返回中国的美籍华人，英国是中国人工智能人才的第二大引入地，占15.3%。

而从近几年互联网公司并购的趋势来看，每一个行业会从开始的群雄逐鹿百家争鸣到最后独角兽巨无霸公司一家独大，资金、人才会向这些公司聚集。而成为老大的公司，容易变的傲慢和专横。

吃“人血馒头”的百度如是，乘客被害的滴滴如是，操纵美国大选舆论的Facebook也如是。

国之重器，不应该掌握在一小部分人手中，国之根本，也不应该被少数公司垄断。

如果“AI+教育”行业的发展和互联网公司的发展一样，最终市场被垄断在一个巨无霸公司手中。一旦这个公司开始作恶，左右灌输给学生的信息，对教育的荼毒，不比假奶粉，假疫苗的危害小。

人不应该像机器人一样的思考

苹果CEO库克在乌镇互联网大会上说，“我并不担心机器人像人类一样思考，我担心人像机器人一样的思考”。

人和机器最大的一个不同之处，是其美妙的创造力往往来自于灵光一闪，即与已有条条框框之间的突发性偏差。人的模糊、混沌的思维领域，也能产生创造和创新。而机器不同，机器处理和输出的都是已知确切的信息，在面对未知和混沌时，程序往往就会崩溃。

正如本文开头所说，教师不仅仅是传授知识的信息传递者，其人格魅力和思想会感染和影响学生。

人格魅力、激情、灵感，这些都是机器不能够理解的混沌信息。

人类教师教育学生的最优解是“千人一面”，但教师本身是“千人千面”。“人工智能+教育”的教育方式可以做到“千人千面”，但其核心的算法和作用却是“千人一面”。毕竟有效的算法就那么几个，大多数公司依赖的是谷歌这样巨头的源码和算法。

算法是人工智能的大脑，发展到最后“人工智能教师”的大脑都是雷同的。雷同而有效的算法能够辅助学生更有效的获取信息，但同时也可能会使学生的思维和机器一样。

到最后，孩子都像机器一样思考，思维方式都变的相似，那多样性和创造力何在？

教师是灵魂的工程师，铸造学生的灵魂，帮助其有正确的三观比获得知识更加重要，这一点人工智能永远比不上。教师这一职业，和人类的历史一样悠长。工业革命、电气革命、计算机革命淘汰掉了许多职业，但教师始终没有被淘汰。如果未来到处都是机器人在工作，但教育人类的重任，还应该掌握在人类手中。

操作方法

通过人工智能可以节约大量的人力成本，比如工厂这种单独没有技术含量的工作由人工智能替代就可以节约大量人力成本

人工智能可以方便人民的生活，比如手机、电脑、扫地机器人等的出现都大大便利着人们的日常生活

但是人工智能也存在它的弊端，越来越多的工作被人工智能所代替，就会有大量的人面临失业会带来社会的动荡

人工智能毕竟是冰冷的，没有人情，没有温度的机器，而如果我们的社会到处都是这样的机器，社会将要变得很恐怖

操作方法

在2018年，AI人工智能会进行更为广泛的渗透发展，将渗透到更多的手机软硬件中，更侧重于侧端AI应用以及AI+工业机器人的落地计划。

在AI人工智能发展的条件下，AI也会规划部署到相应的行业来进行相关发展，比如金融、律师行业等，在AI人工智能的规划部署发展情况之下会向自动化加速发展。

在AI飞速发展的同时，科技行业的大厂也在对行业进行大洗牌，对一些中小型的生存空间进行压迫，旨在将AI发展过程中的泡沫给清理干净。

现如今，我们和技术经验很丰富的外国来说，国内的优势就是潜在的人才库很巨大，并且数据以及需求量都是很庞大的，这都在加速推动AI的布局发展。

图灵测试

计算机通过图灵测试才真正达到了人工智能。图灵测试指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

计算机通过图灵测试才真正达到了人工智能。图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵提出，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让平均每个参与者做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。图灵测试一词来源于计算机科学和密码学的先驱艾伦·麦席森·图灵写于1950年的一篇论文《计算机器与智能》，其中30%是图灵对2000年时的机器思考能力的一个预测，我们已远远落后于这个预测。

图灵采用“问”与“答”模式，即观察者通过控制打字机向两个测试对象通话，其中一个是人，另一个是机器。要求观察者不断提出各种问题，从而辨别回答者是人还是机器。图灵还为这项测试亲自拟定了几个示范性问题：

问： 请给我写出有关“第四号桥”主题的十四行诗。

答：不要问我这道题，我从来不会写诗。

问：34957加70764等于多少？

答：（停30秒后）105721

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：我在我的K1处有棋子K；你仅在K6处有棋子K，在R1处有棋子R。轮到你走，你应该下哪步棋？

答：（停15秒钟后）棋子R走到R8处，将军！

图灵指出：“如果机器在某些现实的条件下，能够非常好地模仿人回答问题，以至提问者在相当长时间里误认它不是机器，那么机器就可以被认为是能够思维的。”

从表面上看，要使机器回答按一定范围提出的问题似乎没有什么困难，可以通过编制特殊的程序来实现。然而，如果提问者并不遵循常规标准，编制回答的程序是极其困难的事情。例如，提问与回答呈现出下列状况：

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：是的。

你多半会想到，面前的这位是一部笨机器。如果提问与回答呈现出另一种状态：

问： 你会下国际象棋吗？

答：是的。

问：你会下国际象棋吗？

答：是的，我不是已经说过了吗？

问：请再次回答，你会下国际象棋吗？

答：你烦不烦，干嘛老提同样的问题。

那么，你面前的这位，大概是人而不是机器。上述两种对话的区别在于，第一种可明显地感到回答者是从知识库里提取简单的答案，第二种则具有分析综合的能力，回答者知道观察者在反复提出同样的问题。“图灵测试”没有规定问题的范围和提问的标准，如果想要制造出能通过试验的机器，以我们的技术水平，必须在电脑中储存人类所有可以想到的问题，储存对这些问题的所有合乎常理的回答，并且还需要理智地作出选择。

Attr对象表示Element对象的属性Attr对象也是一个节点，所以它继承Node对象的属性和方法。但是属性不能有父节点，属性也不被认为是元素的子节点。对于很多人来说，Node对象的属性将被返回null。

不管斯蒂芬·霍金或埃隆·马斯克怎么说，人工智能不会在短时间内毁灭地球。然而，可以肯定的是，人工智能(也称为“深度学习”和“机器智能”)的实际应用将继续改进。如今，大数据无处不在。它们为我们提供了一个可学习的模型，我们可以使用计算机和算法快速识别它。

人工智能技术的影响将改变几乎所有的行业。尽管机器智能和数据科学人才的市场价值正在快速增长，但大多数劳动力的价值却在直线下降。这种变化实际上代表了一种“毁灭”，包含着巨大的商机。尽管许多深度学习型初创公司正在涌现，但它们也需要更多的创造力和投资。

Bloomberg BETA投资者Shivon Zilis在分析了2529家涉及人工智能、机器学习和数据的公司后，绘制了这张机器智能地图。该基金的投资主要集中在能够改变世界的公司。齐里斯解释道:“我们创建了机器智能地图来连接初创企业。我是一个理性的投资者，这张地图可以很容易地识别“拥挤”区域和“空白”区域。

授权技术是企业重新思考其业务流程(如销售、营销、安全或招聘公司)或重新思考垂直市场的常见做法。这些公司需要更多的人力。他们可以创建、重做、调试深度学习和其他机器学习类型的模型。此外，他们还需要一个更大的开发和设计团队来创造用户设备上的“体验”。在这类公司中，大公司具有比较优势，因为它们有更多的资源来吸引或招聘这一领域的人才。更重要的是，大公司拥有大数据，并与大用户群保持关系。在机器智能领域，数据质量和数量通常是限制因素，而不是算法的准确性。

包括苹果、谷歌和微软、IBM等大型科技公司最关心的是什么？快走。正如齐里斯指出的，赢得移动战争需要大量的机器智能。苹果Siri和谷歌Now可以在移动端对相关语言的“互动”做出回应。像亚马逊萤火虫这样的视觉搜索是基于地理位置的识别，也可以创造一个有吸引力的体验。

市场目前热衷于深入学习的原因是“问题”可以在几分钟或几天内解决，而不是几年。

深度学习的坚定支持者之一是杰瑞米·霍华德，他现在是医学诊断初创公司Enlitic的创始人兼首席执行官。霍华德以前是机器学习开发平台Kaggle的总裁和首席科学家。正如霍华德所说，他没有医疗行业的经验。深入学习的主要卖点之一是它是一种通用技术，不需要任何专业知识来创建解决方案。在一次采访中，霍华德说，深入研究现在已经能够提供全世界发达国家80%的服务。

想想霍华德，其他深度学习的实践者只是书呆子。促使霍华德进入医疗诊断市场的因素之一是对这类服务的巨大需求。目前，发展中国家缺乏受过专业培训的医生，通过现有方法培训目前需要的医生需要300年。

广义地说，机器智能是一组能够解决和产生问题的技术。“历史告诉我们，企业处理应用程序不是杀手级应用程序。真正的杀手级应用是惊人的，”棕榈飞行员的发明者、人工智能公司Numenta的首席执行官杰夫·杰夫·霍金斯说。

尽管深度学习使用神经网络，霍金斯说公司使用一种方法来模拟人脑。不同之处在于，Numenta使用一种被称为分层时间记忆(HTM)的结构来模拟人类大脑皮层。该公司的第一个商业产品Grok使用这种技术，它可以检测运行在亚马逊网络服务上的服务器和应用程序的异常。

当霍金斯谈到大脑时，他非常准确地将他的技术描述为“新皮层”(新皮层是人脑的高级功能中心)。尽管人类从20世纪40年代就开始研究神经网络，但神经网络只与大脑的工作方式有关，这是两者之间的巨大差异。

深度学习擅长区分和分类没有意识的人遇到的问题。这是深度学习、快速思考的功能之一，也称为系统1。努曼塔人工智能强调的基于时间的异常充当了人脑威胁监控系统，系统2。

尽管最近我们已经看到了许多机器智能的展示，但是要将这种技术转化为人们可以使用的产品，还有许多工作要做，包括我们需要理解的事情可以很容易地完成(快速思考)以及需要花费更多时间的事情。就图片分类而言，深度学习比人脑更准确，但就语言处理而言，前者远不如后者。许多预测算法擅长于一般的情感分析，但在反语、否定和歧义理解方面仍然不足。

机器智能和深入学习将对明年的科技市场产生重要影响。拥有大数据的大型技术公司将有强烈的动机去探索这些数据的价值。

另一方面，将鼓励应用软件开发人员加强“输入渠道”，迫使人们使用智能手机产生有价值的数据输出。

机器智能和数据科学领域的人才将继续从学术领域转移到大型科技公司，以获取大量数据。对于明年80%的发达国家来说，面对机器智能技术的入侵，他们可能还没有看到大范围的失业，但他们必须开始应对这种情况。

这些机器智能技术可以帮助我们改善和重新分配人类价值，同时我们也需要它们。

人工智能的历史是幻想、可能性、演示和希望的历史。自从荷马写下了机械三脚架并等待众神的晚餐，想象用机械来帮助生活已经成为人类文化的一部分。然而，只是从上个半世纪开始，人类才开始在人工智能领域制造机器，以检验关于思维和智能行为的假设，并制造出以前只有理论上才有可能的机械装置。尽管目前成熟的人工智能仍然属于遥远的未来，我们仍然需要保持沟通和努力来实现希望。

哲学家们提出了一种可能的智能机器来帮助我们从文学的角度来定义它对人类的意义。例如，笛卡尔对“机器人”的兴趣更多地在于它的隐喻意义，而不是它现实的可能性。另一方面，莱布尼茨预见了机器人实现的可能性，也就是说，机械逻辑装置的发明帮助人们用纯逻辑来消除争端。莱布尼茨和帕斯卡都设计了计算机器来解决算术问题，这为后来的学者发明“计算器”提供了有力的证据，但他们两人从未声称机器本身会思考。康科迪亚(法国哲学家)曾在比喻中提到一座雕像。人们将各种有价值的知识注入大脑。最后，作者问雕像在多大程度上有足够的知识让它看起来像人类一样聪明。

科幻作家使用可能的智能机器来提升人们对非人类智能的想象，同时让我们思考自己作为人类的特征。19世纪的儒勒·凡尔纳和20世纪的艾萨克·阿西莫夫是其中的佼佼者。此外，莱曼·弗兰克·鲍姆写了《绿野仙踪》。鲍姆写了几个机器人角色。在1907年出版的《绿野仙踪》中，他将机器人“Tiktok”描述为“一个非常负责任的机器人，能想出各种各样的主意，并且能完美地说话。”除了生活，它可以思考、说话、行动和做任何事情。“这些作家启发了许多人工智能科学家。

鲍姆这样描述铁皮人:“一个非常负责任的机器人，能想出各种各样的想法，并且能完美地说话。”除了生活，它可以思考、说话、行动和做任何事情。"

机器人和人工创造的生物，如犹太传说中的咕鲁(希伯来传说中有生命的假人)和玛丽·雪莱中的弗莱克肯·斯坦，一直吸引着公众的想象力，其中许多人利用了人类的恐惧。机械动物和玩偶，包括贝多芬为其创作管弦乐作品的机械小号手，实际上是17世纪钟表匠制造的。尽管他们能表演的表演极其有限，而且制作这些表演的初衷是为了好奇，而不是为了制造一台真正的思考机器，但它们仍然提供了一些关于行为的原始机械观点，这些行为不需要害怕。随着工业机械化程度的进一步提高，机器变得越来越复杂和普及。但本质上，它们仍然是简单的发条装置。

18和19世纪流行的国际象棋游戏机被展示为智能机器，其中最引人注目的是一种叫做“土耳其人”的机器。这些机器甚至让一些人相信他们通过独立思考下棋。象棋无疑是一项需要思考的活动，人们把它联系起来也就不足为奇了。例如，萨姆·朗霍恩·克莱门斯(马克·吐温)曾在一个报纸专栏中写道，“土耳其”下棋下得非常好，它一定是一台机器。象棋在人工智能的早期领域被广泛用于学习推理和表达机制是如何工作的。(其中一个重要的里程碑是国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫在1997年被深蓝击败。)

“土耳其人”来自弗赖赫尔·约瑟夫·弗里德里希·祖拉赫尼茨于1789年创作的版画。

随着20世纪电子学领域的许多发明，以及第二次世界大战后曼彻斯特艾伦·图灵实验室、宾夕法尼亚大学摩尔电子学院、哈佛霍华德·艾肯德实验室、IBM和贝尔实验室等地现代计算机的出现，这种可能性一度被提出来进一步得到证实。由于现代计算机惊人的计算能力，计算机在20世纪40年代经常被称为“巨型大脑”。

2005年10月8日，斯坦福竞赛队的自动驾驶汽车斯坦利赢得了美国国防高级研究计划局年度总决赛。这辆车在拉斯维加斯西南部高速公路旁的沙漠中行驶了不到7个小时。

美国宇航局火星探测机器人

然而，人工智能不仅仅是关于机器人的，它也是对智能思维的属性和计算机相关实验操作的探索。1944年，赫伯·西蒙提出了心理学中信息处理和符号操纵的基本理论:“任何理性的决定都可以被认为是在某些假设和前提下的结论...因此，如果一个人定义了相关的条件和前提来做出决定，他的行为就可以被操纵。”(摘自纽厄尔和西蒙1972年合著的论文附录)。

赫伯·西蒙

人工智能在其成长阶段受到许多其他学科的影响。它们来自工程学(例如，研究控制论的诺伯特·维纳提出的反馈和控制理论)、生物学(例如，威廉·罗兹·阿什比、沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨对简单生物体的神经网络的研究)。实验心理学(见纽威尔和西蒙1972年的论文)、交流理论(如克劳德·香农理论)、博弈论(最著名的是约翰·冯·诺依曼和奥斯卡·莫根施特恩)、数学和统计学(如欧文·约翰·古德)、逻辑和哲学(如艾伦·特林、阿隆佐·邱奇和卡尔·亨佩尔)以及语言学(如诺姆·乔姆斯基的语法研究)。这些研究在人工智能领域留下了痕迹，并将继续影响这一学科。这些影响是巨大而深远的。在吸收这些学科知识的同时，人工智能进一步发展超出了它们的范围，并反过来偶尔影响到这些学科本身。

只是在过去的半个世纪里，我们的计算工具和编程语言才强大到足以支持我们对智能探索理论的实验证明。图灵于1950年在哲学期刊《心智》上提交的学术论文是人工智能领域的一个重大转折点。本文就如何制造一台能够执行智能行为的机器提出了一个清晰可行的观点，包括一个里程碑式的想法，即模仿游戏的描述——这就是我们所熟悉的图灵测试。万尼瓦尔·布什在1945年的《亚特兰大月刊》上发表了一篇论文，对类似测试的可能性提出了一个有先见之明的观点，但是图灵实际上写了一个计算机程序——例如，像香农在1950年的提案中计划的那样下棋。

早期的计算机程序不可避免地受到内存大小、处理器速度以及笨拙的操作系统和语言本身的限制。(例如，在垃圾收集机制发明之前，内存管理是程序员们头疼的问题)。直到20世纪50年代和60年代，硬件中处理器和存储器的发展，如Lisp、IPL和POP等符号操作语言，以及分时系统的出现，才给了程序员更多的权力。尽管如此，在这个时期仍然有许多令人惊奇的程序，允许计算机解决许多过去只有聪明人才能解决的问题。

早期的社会包括许多对这类项目的具体描述。第一本全面描述人工智能领域研究的书是1963年爱德华·费根鲍姆和朱利安·费尔德曼所著的《计算机与思想》。

这本书描述了阿瑟·塞缪尔编写的一个象棋程序，该程序完成于20世纪50年代，使用了IBM704和汇编语言。从IBM704的硬件条件和汇编语言的基本水平来看，这个程序非常精致。理解如何下棋只需要普通的智力，而完全精通需要稍高的智力。塞缪尔的程序(后来在性能上被奇努克的程序击败)甚至更好，因为它可以通过实验提高自己下棋的能力——也就是说，通过与人或其他程序对弈。当我们试图讨论智慧的核心是什么时，学习能力必须是其中之一(见马文·明斯基1961年的论文《走向人工智能的步骤》)。

艾伦·纽厄尔、约翰·克瑞弗·肖和赫伯·西蒙也在20世纪50年代写了一些节目，这些节目富有超越时代的洞察力，但受到时代工具的限制。他们的LT项目是另一个惊人的技巧。这个程序通过发明逻辑定理的证明震惊了整个世界——这无疑需要创造力和智力。这个项目于1956年在达特茅斯人工智能学会展出，该学会设立了“人工智能”的名称。

纽厄尔和西蒙肯定了奥利弗·塞尔弗里奇早期使用符号操作程序进行模式识别的演示(见费根鲍姆和费尔德曼1963年的论文)。塞弗里奇在20世纪50年代早期对学习和使用多智能体方法解决问题的研究(以下简称黑板模型)以及其他研究，被认为是启发式研究中令人惊奇的证明。这些初步论证逐渐在人工智能领域建立了一个基本标准，西蒙称之为“满意”标准:即当没有有效的方法来确保找到问题的解决方案时，启发式方法可以指导决策者在合理的时间内找到满意的解决方案，尽管这种解决方案不一定是最优的解决方案。

奥利弗·塞弗里奇

明斯基(1968)在他对1950年后20年的研究工作的总结中写道:

“1962年以前，人工智能领域最核心的任务是找到一种启发式机制，可以用来控制探索方法的界限。次核心任务是找到机器学习的方法。然而，1962年以后，对学习的思考减少了，更多的变成了对知识表征的研究和对旧知识体系的淘汰。如何有效地使用启发式搜索仍然是一个潜在的制约因素，但它已不再是人们关注和思考的焦点。我们正致力于探索更微妙和更小的问题，如现有方案的代表性和修改。”

明斯基自己对知识表征系统的研究和他称之为“心理社会”的概念为大量后续研究指明了方向。正式和非正式的知识展示已经成为所有人工智能项目的基石。在约翰·约翰·麦卡锡于1958年发表的一篇重要论文《常识性程序》(转载于明斯基1968年的论文)中，例子证明陈述性知识的表征很容易被操纵。从那时起，麦卡锡就提倡一种正式的知识表示系统，尤其是在谓词演算中。麦卡锡和其他学者在非单调逻辑和缺省推理方面所做的研究，如在不断变化的条件下做出决策，对智能行为的要求是什么，并为人工智能的真正定义提供了重要的意见。

马文·明斯基

约翰·麦卡锡

全球定位系统(纽厄尔，肖和香农)和其他早期研究的灵感来自心理学课题和实验方法(纽厄尔和香农1972)。例如，1959年由费根鲍姆完成的《EPAM》在程序中探索了记忆和遗忘的结合，并在心理实验中模拟了这种行为(1963年，格伦鲍姆和费尔德曼)。卡耐基梅隆大学(当时的卡耐基理工学院)的其他早期项目有意尝试模拟现实中试图解决问题的人的推理过程，例如解决数学难题或为投资组合选择股票，包括其中的错误。生产系统，以及后来的基于规则的系统，是为了模仿人类大脑在长时和短时记忆中操纵符号的过程而诞生的。1970年，唐纳德·沃特曼在斯坦福大学的毕业论文中，用生产系统玩扑克，用另一个程序学习如何玩得更好。

托马斯·埃文斯(Thomas Evans)1963年的论文解决了类似于一般智商测试的分类测试，这是关于如何在程序中使用类比推理的首次探索。詹姆斯·斯拉格在文章中用合作启发式方法解决了初等微积分中的符号集问题。此外，1960年初在麻省理工学院，丹尼·布朗、伯特·拉斐尔、罗斯·奎利亚纳和费希尔·布莱克都写了令人印象深刻的论文，这些论文都在明斯基的文集《语义信息处理》(明斯基1968)中提到过。

基于计算机存储和提取大量词典的能力，利用计算机理解和翻译语言的想法因其直观性而首次被提出。人们试图用查找表进行翻译，但最终失败了，并制造了许多有趣的笑话，这导致了学术界的激烈批评。多年来，学术界停止为机器翻译提供科研经费。丹尼·布朗的研究表明，计算机可以在有限的环境中使用数学词汇来理解和解决许多成年人觉得难以解决的问题。此外，罗伯特·西蒙斯、罗伯特·林德森和罗杰·沙克的研究也证实，理解语言——甚至翻译语言——可以在有限的领域实现。虽然最初的基于查找表的理解和翻译语言的方法没有得到改进，但是近年来语言理解的进步已经使我们离可对话的机器助手更近了一步。用于翻译、文本理解和语音理解的商业系统已经能够在一定程度上理解语言、语境和语义。

人工智能发展的另一个转折点来自20世纪60年代至70年代初基于知识的系统的发展。在20世纪60年代中期，由艾拉·戈尔茨坦和西蒙·派珀特(1977)描述的树形图算法程序的演示过程(由林赛等人于1980年共同发表)被认为是人工智能领域中基于知识的系统分支的“范式转变”。在此之前，基于逻辑的推理和问题解决理论被认为更有意义。“霉素”(布坎南和舒特勒夫于1984年出版)和数百个其他专家系统已经证明了少量知识对几个领域的决策行为的重要性。尽管仍有许多制约因素，部分是因为获取知识所需的努力，但他们成功地提供了专家助理，证实了“知识就是力量”的古老寓言。

25年后，原始树形图项目组的成员们拍了照片。

20世纪60年代还见证了学术机构支持的人工智能产业化的形成。前两个主要学术机构是麻省理工学院和卡内基梅隆大学(当时卡内基理工学院与兰德公司合作)。后来，人工智能实验室也在斯坦福和爱丁堡诞生。与图灵一起工作的唐纳德·米基组织了第一次，或者说是最早的一次，人工智能年度会议。机器智能研讨会于1965年首次在爱丁堡举行。大约与此同时，在20世纪60年代中期，计算机协会的人工智能特别兴趣小组为不同学科的人建立了一个论坛，分享他们对人工智能的看法。国际青年商会是一个国际社会组织，于1969年成立了一个两年一度的协会。美国人工智能协会(AAAI)就是在此基础上构想出来的，成立于1980年，旨在为北美的人工无线城市提供一个年度协会。许多其他国家也逐渐建立了类似的组织。

唐纳德·米奇

在20世纪60年代以后的几十年里，研究成果变得越来越显著。我们理解智能机制的能力也增强了。我们理解推理模式不是严格的演绎推理，其他的包括，例如，基于案例的推理、类比、归纳、不确定性推理和默认推理。当代对智能调解和车辆全自动驾驶以及其他方面的研究表明，许多方法需要与成功的系统相结合。

在人工智能领域，我们还有很多要学。例如，在学科发展的早期阶段提出的知识表示和推理仍然是两个需要澄清的主要领域。正在进行的关于学习、基于图形的推理以及与各种方法和系统的集成的研究将很可能向我们展示下一代人工智能的雏形。

然而，我们在人工智能领域的成功也迫使我们思考技术的成功对社会的影响，以及如何教育决策者和公众规划他们的未来。我们应该仔细研究批评家提出的观点。这些包括社会工作类型的变化，自动机器人失败的后果，隐私的丧失，以及我们在全文开头提出的观点:人类在宇宙中的位置。另一方面，我们不想放弃人工智能带来的许多好处，包括减少重复性工作、更安全的生产和旅行环境、更好的安全设施，以及做出保护宜居地球的更优决策。

尽管我们已经逐渐认识到智能本身的复杂性，但我们对智能机器人的幻想仍然存在。它的存在部分是因为我们是梦想家。现有的程序和我们取得的有限成功不仅证明了我们的无知，也证明了我们可以通过使用一些(正确的)方法和机器来真正创造真正的智能人工智能。然而，我们像试图在生物实验室创造人工生命的研究人员一样，应该对我们试图理解和模拟的东西怀有虔诚的敬意。

谢谢你

感谢海姆·赫希、大卫·李基、埃德·费根鲍姆和乔恩·格利克对初稿的评论，他们对我在这篇文章中所犯的任何错误不负任何责任。

○其他

减少的历史将不可避免地错过许多关键人物和重要里程碑。我向那些没有在这里提到它的人道歉。AAAI网站和书的内容将补充这里的许多空白。

美国国防高级研究计划局对人工智能研究的一些基本课题和机器人技术的支持使美国人工智能研究得以持续几十年。

人工智能将很快进入高中课堂。最近，中国第一个面向中学生的人工智能教材——人工智能基金会(高中版)正式发布。

为什么要在中学开设人工智能课程？这本教科书的特点是什么？对于中学教师和学生来说，他们应该如何准备处理人工智能的教与学？记者对此进行了调查。

全国有40所学校引进了教科书。

据了解，该教材是由华东师范大学开放网络课程中心和汤科技与国内许多知名高中教师合作编写的。经新闻出版总署批准出版备案。目前，全国已有40所学校将该教材作为选修课或校本课程引进，成为首批“人工智能教育实验基地学校”。

与其他教材不同，本教材以“手脑结合”为主要学习方法，不仅注重人工智能原理的介绍，更注重这些原理在生活中的应用华东师范大学教授、博士生导师陈育坤表示:“作为教材的编辑，我们特别希望学生们能够运用自己独特的想象力，设计一些高中就能完成的项目，并将其转化为独特的作品。”

记者看到，该教材共分九章，主要基于基础知识和通用知识，介绍了人工智能技术的原理和应用场景，如图片识别、语音识别、视频识别、计算机写作和深度学习。每页都配有彩色图表，并介绍了大量的科普内容和实例。此外，该教材还有一个教学实验平台。

香港中文大学的林大华教授表示，目前，人工智能人才正面临全球短缺。就人工智能与基础教育的结合而言，所有国家仍处于探索过程中。这本教材的出版是人工智能教育的重大突破，这意味着人工智能将走出象牙塔，进入高中生的知识范畴。

“今天，技术变化如此之快，以至于没有人能够预测未来的职业选择。我很高兴让我的孩子在中学阶段学习和掌握一些人工智能的知识和技能。”一位家长这样告诉记者。

目的是为了推广这一原则并引起人们的兴趣。

作为一门既有学术内容又有技术内容的学科，高中生应该如何理解人工智能这门学科？高中教师应该如何教学？

“大多数中学生的最终职业道路不会是成为人工智能的研究人员或工程师，但未来许多行业将在不同程度上受益于人工智能的授权。因此，这门学科在中学阶段的教学目标应该定位于让学生能够理解和掌握人工智能的基本思想、基本知识和常用算法和工具。”琳达华说。

在陈育坤看来，人工智能的教学和研究往往需要高等数学知识，这超出了高中生的知识范围。因此，在中学阶段，教师应注意对相关概念、算法和原理的定性介绍。"定量部分可以以后再学."

许多专家表示，教师应特别注意在教学过程中引入人工智能应用场景，这不仅会使课堂更加生动，学生的学习兴趣更高，还会提高教师和学生的思维和创造力。

「一般来说，在中学发展人工智能课程的主要目的，是推广人工智能的原理和技术，以及激发学生学习人工智能的兴趣。当然，也有望为高校培养人工智能领域的拔尖人才打下相应的基础。"

“校企合作”解决人才缺口

一些专家还指出，人工智能是一项新技术，中学教师在这方面的知识储备不足。

"教师是课程的基础。"上海师范大学的龙跃教授说:“开设人工智能课程也对教师的知识结构提出了新的挑战，因此建立一支专门的教师培训队伍非常重要。"

据记者了解，为了帮助教师克服知识储备不足的问题，华东师范大学大规模开放在线课程中心和上汤科技将联合举办多期“人工智能教师培训班”——培养一批人工智能种子教师。在他们的领导下，我国教师将逐步提高整体的人工智能素养，从而改善中学教师在开展人工智能教育教学中面临的困难和挑战。

“教师在这一领域知识的缺乏不是最重要的问题，关键是要有进一步学习的愿望和能力。”陈育坤说。

上塘科技相关负责人指出，“校企合作”是解决人工智能领域应用型人才巨大缺口的重要途径。接下来，企业将在人工智能教学中开展教师培训，包括专家讲座、实践练习、教学实践复习等方法，“让企业释放人才培养的能量”

一个项目旨在通过采用区块链技术，创建一个将物联网和人工智能相结合的“面向未来的新蓝图”。

到2025年，全球将有超过1500亿个物联网设备投入使用-现在，专为物联网设计的区块链已从头开始构建。

Flowchain表示，它使用物联网设备解决了当前的痛点，并确保数据交易可以实时进行。目前，大量数据定期在物联网设备和公共云之间传输，但是有限的网络带宽会大大降低计算能力。

该项目声称，它已经通过采用区块链技术，创建了一个将物联网和人工智能结合在一起的“面向未来的新蓝图”。

Flowchain团队在白皮书中表示，其区块链的最大优势之一是数据隐私。在讨论当前依赖于基础架构的挑战时，他们写道：“当人们将IoT数据传输到特定的IoT平台时，他们将失去对宝贵数据所有权，使用权和存储的控制权。”

相反，他们创建了一个“混合型区块链”，将私有网络和公共网络结合在一起。Flowchain还建立了一个分散的计算池，全球的矿工可以在其中共享闲置的计算能力和多余的存储空间，从而帮助确保IoT和AI应用程序快速，平稳地运行。

此外，该业务已创建了一个软件开发工具包，因此物联网公司和开发人员“可以轻松地自定义其产品和服务，并在Flowchain平台上构建自己的物联网区块链。”

制作很长时间

在成功完成研究，开发和原型制作之后，Flowchain最初在2018年就开始了代币销售。从那时起，它发布了一系列经过同行评审的学术论文，阐明了其技术的工作原理。

该方法最引人注目的论据之一是，才华横溢的开发人员现在如何以较低的运营成本进入物联网行业—使用Flowchain打造使公众受益的产品和服务。

新算法

这不是Flowchain一直在进行的唯一创新。鉴于在DeFi行业中看到的爆炸式增长，也正在着手构建称为DEXToken治理协议的去中心化数字资产交易平台。

这个概念的核心是所谓的“投机自动做市商”（Speculative Automated Market Maker），该算法可以建立定价能力并导致创建“下一个加密货币生态系统”。

投机性AMM旨在解决过度投机，“消除”价格剧烈波动的问题。希望该通用模型最终可以估计代币的价格，从而为通缩代币提供科学的铸造模型。该团队补充说，其核心功能的一部分是根据资产的波动性来确定资产的价值（价格）。

正如另一份白皮书所解释的那样：“在当今的加密货币市场中，’鲸鱼’，交易所和投机者拥有多数定价权。投机性AMM根据区块链网络的属性建立价格评估模型：用户，交易需求，平台利用率，利率和其他特征。”

为了支持该项目，已创建了一个称为DEXG的新治理令牌-一种具有低波动性的“理论上完美的”令牌。此ERC-20令牌最初将有20,000个供应，理论上最大供应为200,000个。

人工智能其实是在20世纪中期就已经有了很多的科研科技成果了，其实人工智能主要还是指的是现代的电子计算机模拟设备，那么人工智能与意识的关系是什么呢?

人工智能自从上个世纪中期就已经取得了巨大的进展，有了很大的成果，主要指的还是电子计算机模拟来代替人脑的一些工作，即使电脑出现以后，更是意味着人的意识发展到了更高的一个阶段，可以说是人脑的延长，更是人脑和人手的有益补充，自从电脑诞生以来，引起了整个社会的深刻的变化，其实人工智能的本质是一种机械性的物理过程，人工智能是不具有意识性的也是无目的性的，智能主要是用来服务社会。

人工智能与意识的关系是人工智能不具有意识的特征，它是一种没有目的性，没有计划性的，人工智能是完全按照一定的程序来进行工作，人工智能的发展其实归根到底还是取决于人脑的进化以及发展。

从童年起，我们就一直被教导无论我们做什么，我们都必须小心和精确。特别是在做科学研究时，人们熟悉了“小数点造成的悲剧”:1967年8月23日，苏联1号宇宙飞船返回大气层时，无法打开减速降落伞。当事故在电视上播出时，komarov痛苦地警告孩子们，这场悲剧仅仅是因为在地面检查时忽略了小数点。

精准似乎成了人们无止境的追求，这一趋势慢慢延伸到生活中。例如，在烹饪时，年轻人不再像传统的家庭主妇那样用肉眼测量，随意添加盐、糖和其他成分，而是拿出秤仔细称重，以免他们意外摄入过多。新闻媒体发布的书面内容总是混杂着大量的数据来证明这一点。以汶川地震为例，最令人震惊的是每天滚动的遇难者和失踪人员的准确数字。举世瞩目的北京奥运会开幕式的巨大成功，也需要“精确”的元素:完美的时间安排、连续的出场和默契的音乐。

上述现象是由于现代科学建立在严格的数学基础上，并且经过了实践检验和严格的逻辑论证。既然我们都知道细致的数学，理解上述持续改进是很自然的。但是为什么比人脑精确得多的计算机不能解决所有的问题呢？是什么阻碍了人工智能向人类智能的发展？

追求精确对吗？

然而，这毕竟是一个科学的要求和标准。在现实中，人们会遇到更多模棱两可的事情，而且没有明确的数量限制。例如，“年轻人”有多大，“好男人”是什么，“漂亮女人”的定义是什么？不仅如此，还有身高、距离和年龄的概念...你不能用数字来表达它们。然而，在我们的生活中，许多人的回答往往不像你想象的那样正常:当我们和同学见面时，我们在目的地等待，不等人。你想知道他需要多长时间才能到达，他睿智地回答道:“一包烟功夫”或“一顿饭功夫”。至于这是多少分钟，你可以猜。对于像计算机这样的人工智能，你规定它必须通过编程来接收和输出数据。然而，对于人们来说，你不能强迫他们的答案是准确的。我们只能盯着这些模糊的答案。

20世纪90年代初，天文学家首次发现太阳系以外的行星。从那时起，科学家已经发现了3400颗系外行星。今天，科学家想确认是否有外星生命，但是研究人员只需要几天甚至几周的时间来分析一颗外行星。詹姆斯·韦伯太空望远镜计划于2018年发射，届时它将返回大量科学家无法处理的信息。由于大量的数据积压，新的研究将被推迟，甚至完全不可能。为了避免这种情况，伦敦大学学院的研究人员发明了名为罗伯特(RobERt)的人工智能，它可以扫描深空数据来寻找可居住行星的线索。罗伯特处理数据的速度比人类快得多。

对于来自附近恒星的光，行星只反射一小部分。这是因为系外行星的空气中有许多气体。当光通过时，这些气体只允许特定波长的光通过，而其他波长的光将被吸收。因此，科学家可以通过分析光谱来确定一颗行星的空气成分，以及该行星的空气是否能维持生命——是外星生命还是未来可能着陆的人类。

RobERt是“系外行星自动识别技术”的缩写，它可以在几秒钟内完成系外行星的光谱分析。RobERt的发展灵感来自于深层信念网络。这种神经网络的工作原理与人脑的思维方式相似——当输入数据在硅“神经元”层之间传输时，它会被一步一步地过滤掉。在传输过程中，每一层“神经元”都可以进一步处理数据，直到找到正确的答案。对RobERt来说，这个过程是通过已知的光谱分析外行星的空气成分。

伦敦大学学院的首席研究员英戈·瓦尔德曼说，DBN像人脑一样，可以通过训练和犯错来学习。为了训练RobERt，研究人员向他展示了85，000多个模拟光谱。在训练结束时，RobERt分析空气成分的准确度仍然高达99.7%，即使研究人员故意使用不完整的光谱和有噪声的光谱来加以掩饰。

找到一个新的可居住的星球只是开始。RobERt的高速数据分析能力也能帮助科学家进一步了解太阳系和其他类似行星系统的诞生过程。瓦尔德曼说:“我们对行星的形成知之甚少。目前，我们只能通过研究类似太阳系的大量行星来理解这一过程。”理论上，RobERt可以被称为“盒子里的天文学家”，它将是我们的重要助手。瓦尔德曼的研究团队可以把RobERt卖给国家航天局，让他们使用有经验的RobERt来检查他们的外行星观测数据。瓦尔德曼说:“运气好的话，我们可能会找到一颗适合居住的小行星。不管花多长时间，我们都会找到它。幸运的上帝一定会关心我们的！”

蝌蚪工作人员从popsci编译，翻译在夏夜和夜晚，转载必须得到授权。

操作方法

首先机器人的产生，是一堆废铁所堆砌起来，只会机械的按照指令进行工作，这也是无偏见的最初形态。

后来，科学家们想，能不能让机器人有人的思维--自主思考，于是乎，人工智能所诞生，最初的人工智能其实和机器人一样，思维能力并不强，也就无偏见，按照指令来工作。

后面随着科技进步，人工智能得到了大力发展，也越来越接近人类的思维，前段时间的阿尔法狗称霸围棋界便是一个很好的例子。这时候人工智能出现了偏见，也就是像人一样有了偏见，其主要的偏见便是种族和性别偏见，这也是人类的最主要偏见。

其实总结而已，无偏见人工智能属于最初的产品，其技术还不太成熟，所以按照指令，无独立思考能力的智能机器人。

1956年

人工智能元年普遍认为是1956年。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能元年普遍认为是1956年。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。

人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一词最初是在1956年DARTMOUTH学会上提出的，从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现至今，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它 技术的发展。